本文介绍了AIOps告警归因中提示工程的4个进阶阶梯，旨在提升LLM在告警分析中的可控性和工程化程度。从最简单的"需求说明式"提示，到结构化输出、JSON契约集成，最终形成可评测的归因系统。每个阶梯都提供了具体模板，强调证据链整合、输出稳定性和系统集成能力。关键点包括：统一提示骨架、强制证据引用、定义根因枚举类别、建立评测指标体系和A/B测试机制，使LLM成为生产环境中可靠的分

在本课中，您将练习两个提示原则及其相关策略，以便为大型语言模型编写有效的提示。

你输入模型的文本被称为提示，生成文本的行为被称为推断，输出文本被称为完成。用于提示的文本或可用的内存的全部量被称为上下文窗口。尽管这里的示例显示模型表现良好，但你经常会遇到模型在第一次尝试时无法产生你想要的结果的情况。你可能需要多次修改提示中的语言或其编写方式，以使模型按照你想要的方式行为。这种开发和改进提示的工作被称为提示工程。这是一个大话题。但是，一种强大的策略是在提示中包括你希望模型执行的任

说明在本文中，我将介绍iOS编程中的MVVM设计模式，当然还有RxSwift的介绍。本文分为两部分。在第1部分中简要介绍了RxSwift的设计模式和基础知识，在第2部分中 ，我们有一个使用RxSwift的MVVM的示例项目。1. 设计模式：在第一，这是更好地解释为什么我们要使用设计模式？简而言之：为了避免我们的代码出现意粉，这当然不是唯一的原因。原因之一是可测试性。有很多设计模式，我们可以将一些流

本文系统介绍了多模态LLM的原理与工程实现，提出4种递进式解释：从直观认知到严谨数学定义。重点阐述了数学公式、图片、视频在工程中的存储、检索与生成方法，包括LaTeX处理、关键帧提取等技术细节。作者设计了一套本地可运行的多模态检索PoC系统，采用FAISS+SQLite+OpenCLIP架构，详细说明了数据结构、向量索引参数选择（HNSW算法）和评估指标（Recall@K、nDCG等）。该方案支持

本文系统介绍了ReAct智能体（react_agent）的原理与工程实践，重点阐述了其在AIOps场景下的应用方案。文章首先解析ReAct的核心机制：Reason-Act-Observe循环，通过交替进行推理与工具调用来获取外部事实支持决策。随后提出四种实现难度梯度，从基础工具调用到具备POMDP建模能力的严谨系统。针对AIOps场景，详细设计了一个离线可运行的PoC方案，包括工具契约、结构化输出

本文为工程团队提供了一份本地离线环境下使用LoRA技术微调大模型进行Python代码生成/修改的实践指南。针对几万条数据规模，重点分析了LoRA相比全量微调的优势：训练成本低、参数体积小、版本管理灵活。文章详细介绍了数据设计（需包含测试失败日志和unified diff格式输出）、训练参数配置（推荐r=16起步）、评估指标（补丁可应用率和测试通过率）等关键环节。特别强调了代码修改任务与普通生成的区

本文介绍了AIOps告警归因中提示工程的4个进阶阶梯，旨在提升LLM在告警分析中的可控性和工程化程度。从最简单的"需求说明式"提示，到结构化输出、JSON契约集成，最终形成可评测的归因系统。每个阶梯都提供了具体模板，强调证据链整合、输出稳定性和系统集成能力。关键点包括：统一提示骨架、强制证据引用、定义根因枚举类别、建立评测指标体系和A/B测试机制，使LLM成为生产环境中可靠的分

RAG（检索增强生成）是一种先检索证据再生成答案的技术流程。其核心步骤包括：将用户问题向量化，在向量数据库中检索相关文本片段（chunk），然后将这些片段作为上下文输入大模型生成最终回答。关键实现要点包括：1）采用200-500 tokens的文本切片策略，配合10-20%的重叠；2）使用余弦相似度度量语义相关性；3）结合元数据过滤保证召回质量。工程实践中建议采用Top-K粗召回+重排的组合策略，

说明在远古时代算盘可以解决算力问题，在20世纪初期电脑单机还是少数精英的特权，在21世纪互联网风起云涌超级单机服务器不仅贵也应对不了海啸般的流量，集群、分布式系统来解围，SpringCloud微服务作为解决方案的佼佼者出现了。Spring Cloud 是一系列框架的有序集合，它利用 Spring Boot 的开发便利性简化了分布式系统的开发，比如服务发现、服务网关、服务路由、链路追踪等。Spr..